「训练问题」共找到 4879 篇相关文章
抛弃“级联”架构!快手OneRec用大模型重构推荐系统,服务成本降至1/10
传统级联式推荐架构有瓶颈,快手用OneRec重构推荐链路,服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架构、Tokenizer方案、强化学习奖励设计,还提及优化及多模态联合训练方向。
华为Doc-Researcher 布局感知+视觉语义双杀
现有深度研究系统依赖文本网页数据,忽视多模态文档知识。华为Doc - Researcher系统解决多模态文档解析不足、检索策略有限、缺乏深度研究能力等问题,含多模块,能处理复杂多模态任务。
We-Math 2.0:全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系
北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0,含知识体系、数据集及训练策略,可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注,登Huggingface Paper日榜第一。
阿里开源 Vivid-VR!带来逼真连贯的视频修复
阿里开源 Vivid - VR 用于视频修复,基于 T2V 模型结合 ControlNet 保证画面一致性。它引入概念蒸馏训练策略,设计控制特征投影器和双分支 ControlNet 连接器,实验展现出优异表现。
扎克伯格发文正式告别“默认开源”!网友:只剩中国 DeepSeek、通义和 Mistral 还在撑场面
Meta 首席执行官扎克伯格分享“个人超级智能”愿景,透露公司调整 AI 模型发布策略。此前 Meta 强调开源优势,如今态度转变,巨额投入后或暂停开源新模型,计划并行训练开源与闭源模型。
OpenAI核心研究员:比提示词工程更重要的,是spec-writing
OpenAI研究员Sean Grove在AIEWF 2025演讲提出,程序员最有价值技能是向AI传达意图,完善规范是含完整意图的「源代码」。他还分享软件工程看法,涉及规范执行、模型训练等内容。
文生图Scaling新变量,被字节Seed团队发现了
ByteDance Seed团队研究发现,文生图模型中自然语言Caption变长,不意味着模型获更多视觉监督,其信息量更能预测训练损失。团队提出Structured Prompt,从两侧提升文本条件,在多任务上取得显著提升。
1.1K Star!告别单打独斗!让 AI 自己组建开发团队,自动分工、沟通、合并成果!
当前单个AI Agent编程有局限,遇到复杂项目力不从心。开源项目ClawTeam-OpenClaw是多智能体群智协作框架,让AI团队协作,解决了单个AI上下文窗口有限等问题,还具备自组织、工作区隔离等亮点。
这大概是我读过关于AI大模型最全面、好读又易懂的文章了
文章从神经网络入手,介绍其概念、学习过程,进而引出大语言模型,阐述其原理、训练方法,还提及AI浪潮下基础设施及大模型使用方式,如Agent、MCP等,展现神经网络和大模型发展现状与前景。
刚刚,DeepSeek扔出大杀器,梁文锋署名!暴力优化AI架构
2026新年第一天,DeepSeek发表梁文锋署名新论文,提出「mHC(流形约束超连接)」架构。它仅增约6.7%训练时间开销,就能让27B参数模型性能显著提升,还可能淘汰ResNet结构。